論文の概要: Model-Agnostic Hierarchical Attention for 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02650v1
• Date: Fri, 6 Jan 2023 18:52:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 23:50:51.662791
• Title: Model-Agnostic Hierarchical Attention for 3D Object Detection
• Title（参考訳）: 3次元物体検出のためのモデル非依存階層的注意
• Authors: Manli Shu, Le Xue, Ning Yu, Roberto Mart\'in-Mart\'in, Juan Carlos Niebles, Caiming Xiong, Ran Xu
• Abstract要約: 変圧器を用いた3次元検出器のためのモジュラー化階層設計として,2つの新しい注意機構を提案する。 異なるスケールで機能学習を可能にするために,単一スケールの入力機能から複数スケールのトークンを構築するシンプルなマルチスケールアテンションを提案する。 局所的特徴集約のために,各バウンディングボックスの提案に対して適応的なアテンション範囲を持つサイズ適応型局所アテンションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.33112745926113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformers as versatile network architectures have recently seen great success in 3D point cloud object detection. However, the lack of hierarchy in a plain transformer makes it difficult to learn features at different scales and restrains its ability to extract localized features. Such limitation makes them have imbalanced performance on objects of different sizes, with inferior performance on smaller ones. In this work, we propose two novel attention mechanisms as modularized hierarchical designs for transformer-based 3D detectors. To enable feature learning at different scales, we propose Simple Multi-Scale Attention that builds multi-scale tokens from a single-scale input feature. For localized feature aggregation, we propose Size-Adaptive Local Attention with adaptive attention ranges for every bounding box proposal. Both of our attention modules are model-agnostic network layers that can be plugged into existing point cloud transformers for end-to-end training. We evaluate our method on two widely used indoor 3D point cloud object detection benchmarks. By plugging our proposed modules into the state-of-the-art transformer-based 3D detector, we improve the previous best results on both benchmarks, with the largest improvement margin on small objects.
• Abstract（参考訳）: 汎用ネットワークアーキテクチャとしてのトランスフォーマーは最近、3dポイントクラウドオブジェクト検出で大きな成功を収めている。 しかし, 通常の変圧器では階層構造が欠如しているため, 異なるスケールで特徴を学習することは困難であり, 局所的特徴を抽出する能力を抑制する。 このような制限により、異なるサイズのオブジェクトでは性能が不均衡になり、小さいオブジェクトでは性能が劣る。 本研究では,トランスを用いた3D検出器のモジュール化階層設計として,新しい2つの注意機構を提案する。 異なるスケールで機能学習を可能にするために,単一スケールの入力機能から複数スケールのトークンを構築するシンプルなマルチスケールアテンションを提案する。 局所化特徴集約のために,各境界ボックスの提案に対して適応的注意範囲を持つサイズ適応局所注意を提案する。 この2つのアテンションモジュールはモデルに依存しないネットワーク層で、エンドツーエンドトレーニングのために既存のポイントクラウドトランスフォーマーにプラグインすることができます。 提案手法を室内3次元点状物体検出ベンチマークで評価した。 提案するモジュールを最先端のトランスフォーマーベースの3d検出器に差し込むことで,従来の2つのベンチマークの最良の結果を改善し,小型オブジェクトに対する改善マージンを最大にする。

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